十多年前，我首先遇到了“众包”概念。当我还是伦敦商学院的学生时那天，我们的教授带着一罐硬币走进教室。他让我们每个人猜猜罐子里有多少钱。罐子在教室里经过了。同时，教授在白板上写下了每个人的猜测金额。总数大约是100磅。当时，我估计其中有30磅。在所有学生都估计之后，教授打开了一个信封，从中取出一张纸条，并告诉我们，罐子里的硬币实际数量为18.76磅。起初我以为教授想告诉所有人，“罐子里的硬币”的猜想是每个人都想得到的。这是不合理的，但是教授的下一步行动超出了我的预期：他计算了我们所有人的平均猜测，并计算出结果令人惊讶地接近18.76磅。所有人的智慧都以这种方式展现给我们，它比我们自己的估计值的99％更准确（我们当中只有一个人实际猜出了真实的数量）。几个月后，我和我的同学珍妮（Janeen）建立了一家众包公司。当时，我们召集了最好的安全和国防创新者来为行业和政府客户解决复杂的问题。在2005年，众包浪潮催生了InnoCentive，Wikipedia和Amazon Mechanical Turk。这三家公司在获取和使用公共知识和灵感方面处于领先地位。现有公司还启动了各种众包计划，以共同创建产品，例如My Starbucks Ideas（星巴克客户意见和创意反馈网站），以抓住客户和供应商的心。在过去的几年中，第二代众包已经发展成为一种更加务实的企业方法。企业众包不再用于共同创造产品或提高创造力，而是用于他们的人工智能。该系统已经过培训。 Google董事长兼长期服务首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在2016年表示，下一代Google将成为众包AI公司。他说，如果他想开一家新公司，他将以众包的形式从许多专家那里获得数据，并用它来培养具有学习能力的人工智能。这些人工智能最终将变得比任何专家都更好。 ，然后我们会将我们的人工智能依次出售给这些专家。也有一些大公司使用众包来提供通常由承包商或员工提供的服务。例如，瑞士电信（Swisscom）收购了众包平台Mila，并对其维护和维修工作进行了众包。该公司似乎还想通过智能手机和AR从这些人那里收集数据，并用它来训练AI系统来执行大部分手动工作。那么，人群现在只是AI的大炮吗？众包的关键是将“微任务”外包。这些“微任务”包括：通常，个人不需要太多的工作（例如猜测罐子里的硬币数量），但是当每个人都执行这些任务时，它们可以带来真正的价值。在人工智能时代，我们已经看到了这样一种对比：个人的个人数据毫无用处，但是成千上万的人的数据可以共同创造真正的价值。但我预测众包将进一步发展。今天，我们利用人们的知识来判断数据，例如将图片标记为日落或日出。但是下一步将是根据总体独立提供数据集。例如，我们可以每天以人工智能系统所需的数据格式提供我们自己的健康信息，以便制药公司可以开发新药。例如，我曾经推荐的一家强大的非营利性公司CancerBase正在研究治疗癌症的方法。在下一代的众包中，将向人群提供数据提供报酬，或者像CancerBase一样，人群将自愿免费提供数据，以帮助促进人类医学标准的发展。因此，在新一代众包的背景下，我的“罐子里的硬币”会变成什么样？问题变成了？教授不要求学生估计硬币的数量，而是要求他们每个人从钱包中随机抽取硬币的照片。然后，学生将照片中的硬币数量写在照片上，并将照片发送到AI应用程序，然后AI将准确确定任何罐子中包含的硬币数量。欢迎来到众包的新世界，我们每个人都将提供众包数据。